Thèse de César Deschamps-Berger, CESBIO – CRNM/CEN, encadrée par S. Gascoin (CESBIO) et M. Dumont (CNRM/CEN), mai 2019

Contexte

Le manteau neigeux en montagne représente une ressource importante pour l’agriculture, la production hydroélectrique et l’économie touristique. Il peut représenter aussi un risque dans les zones où les populations sont exposées aux avalanches. Les récentes avancées en télédétection optique offrent de nouvelles perspectives pour compléter les réseaux de mesures qui sont souvent insuffisants vis-à-vis de la forte variabilité spatiale du manteau neigeux.

Objectifs

Cette étude vise à améliorer la modélisation du manteau neigeux en zone de montagne en utilisant des cartes d’épaisseurs de neige.

Données d’intérêts

Pour mener à bien ces travaux, des données Pléiades, Sentinel-2 et Landsat-8 seront utilisées.

Réalisation

Cette étude est réalisée dans le cadre d'une thèse de 3 ans débutée en 2017.

Les cartes d'épaisseur de neige seront produites en combinant des modèles 3D de la topographie (MNT) calculés à partir d'images stéréoscopiques à résolution sub-métrique (Pléiades). La hauteur de neige est obtenue par différence de MNT avec et sans neige (Marti et al., 2016). Ces MNT seront produits avec le logiciel open-source de traitement stéréo-photogrammétrique Ames Stereo Pipeline de la NASA. La méthode de calcul des MNT sera adaptée au caractère homogène, peu contrasté et raide des zones de montagnes enneigées en utilisant notamment le potentiel tri-stereo des données Pléiades. L’erreur associée aux MNT Pléiades sera évaluée à l’aide d’une carte de hauteur de neige de référence établie par des mesures Lidar aéroportées dans le massif de la Sierra Nevada, Etats-Unis. Les erreurs par rapport aux mesures Lidar seront analysées en fonction de variables topographiques (élévation, pente, exposition).

La validation d’une telle méthode contribuerait à la résolution du défi de la mesure de l’épaisseur de neige sur de larges régions difficiles à échantillonner directement.

Une fois la méthode de calcul des MNT et de leur erreur optimisée, les cartes de hauteur de neige seront assimilées dans le modèle de simulation du manteau neigeux Crocus développé par le CNRM (Vionnet et al. 2012), et plus précisément sa version multi-physiques qui permet de caractériser l’erreur modèle. Les forçages météorologiques d’ensemble seront obtenus soit à partir de perturbations stochastiques de l’analyse SAFRAN opérationnelle utilisée par Météo-France, soit à partir des prévisions d’ensemble d’AROME à 2,5 km de résolution. La caractérisation des erreurs de mesure obtenue au début de la thèse sera directement utilisée dans l’étape d’assimilation. Cette étape bénéficiera des travaux précédents d’assimilation dans ce même modèle de hauteur de neige (Revuelto et al., 2015) et de réflectance (Charrois, 2017). Les zones d’études seront cette fois dans les massifs français des Pyrénées (bassin de Bassiès) et des Alpes (col du Lautaret). Sur la zone de Bassiès, une série d’images Pléiades acquises depuis 2015 permettra l’évaluation de l’assimilation sur plusieurs années. L’étude de la zone du Lautaret sera consolidée par la mesure directe d’épaisseurs de neige en continu en un point et plusieurs fois dans l’hiver sur une large étendue à l’aide d’un laser scan. La plus-value de l’assimilation des hauteurs de neige Pléiades sera évaluée par la mesure de la date de disparition de la neige par point de grille. Pour ce fait, les cartes d’enneigement simulées seront comparées aux cartes d'enneigement à haute résolution spatiale et temporelle produites à partir des séries temporelles Landsat-8 et Sentinel-2 (20 m de résolution).

Cette thèse permettra d’explorer pour la première fois l’apport des cartes de hauteur de neige observée par satellite pour améliorer les simulations numériques d’évolution du manteau neigeux et, par conséquent, la prévision des avalanches et de la ressource en eau.

Responsables

• Marie Dumont, CNRM/CEN
• Simon Gascoin, CEBSIO